R: is.data.frame içinde hata (veri): object '' bulunamadı, C5.0 arsa

Question

Bu soru Stackoverflow (here, here ve here) gibi diğer sorulara benzer, ancak bu kadar farklı Bu cevapları benim durumumda tahmin edemem.

Ben C5.0 modeline uyum daha modeli çizmek için çalıştıkları bir işlevi vardır.

train_d <- globald[train_ind,c(features,21)] 
model <- C5.0(binclass ~ .,data=train_d,trials=10) 

binclass

(globald ı sütun 21 binclass adlı _ind endeksleri ve sütunlar c(3:12,21), satırları alt küme olan bir dataframe) benim eğitim/test verilerinde bir sütun adıdır. Uydurma iyi çalışıyor. Ben de o zaman çizgisini

plot(model,trial=0) 

eklerken Ancak, aşağıdaki hatayı alıyorum: Error in is.data.frame(data) : object 'train_d' not found.

Modele uyurken, train_d doğru şekilde bulunduğunda ve kullanıldığında, nasıl çizilir, train_d hiçbir yerde bulunamaz? Ve, bu sorunun nasıl çözüleceğine dair herhangi bir öneri. [R] içindeki ad alanları benim için bir gizem olmaya devam ediyor.

bir asgari çalışan örnek

şudur: Error in is.data.frame(data) : object 'd' not found

Düzenleme::

f <- function(){ 
    library(C50) 
    set.seed(1) 
    class = c(1,2) 
    d <- data.frame(feature1 = sample(1:10,10,replace=TRUE), feature2 = 1:10, binclass = class) 
    d$binclass <- as.factor(d$binclass) 
    model <- C5.0(binclass ~ ., data=d) 
    plot(model) 
} 

şu hatayla f() sonuçları çağrılması MrFlick gelen cevap gereğince, öyle görünüyor ki bu sorunun nedeni C5.0 kodundaki bir hatadır. Bazı geçici çözümler Pascal ve MrFlick tarafından belirtilmiştir.

Answer 1

bu uygun ortamda komutu değerlendirirken gelince kodunda bir hata var gibi görünüyor. Sorun, C50::model.frame.C5.0 işlevinde görünüyor. Ben bulabildiğim "en temiz" çalışma, modelinize bir terms özellik eklemek oldu. Bu işlev ortamını kapsüllemeye yardımcı olacaktır.

f <- function(){ 
    library(C50) 
    set.seed(1) 
    class = c(1,2) 
    d <- data.frame(feature1 = sample(1:10,10,replace=TRUE), feature2 = 1:10, binclass = class) 
    d$binclass <- as.factor(d$binclass) 
    model <- C5.0(binclass ~ ., data=d) 
    model$terms <- eval(model$call$formula) #<---- Added line 
    plot(model) 
} 

Answer 2

@MrFlick neredeyse vardı ama oldukça değil. Çizelgelemede bu sorun, isteğe bağlı verileri ve hedef özellikleri C50 yöntemine iletmeye çalışırken özellikle can sıkıcıdır. MrFlick tarafından işaret edildiği gibi, terimleri yeniden adlandırmakla ilgiliydi. Yöntemdeki x ve y terimlerini yeniden adlandırmak, çizim işlevini karıştırmaz.

boosted_trees <- function(data_train, target_feature, iter_choice) { 

    target_index <- grep(target_feature, colnames(data_train)) 
    model_boosted <- C5.0(x = data_train[, -target_index], y = data_train[[target_feature]], trial=iter_choice) 
    model_boosted$call$x <- data_train[, -target_index] 
    model_boosted$call$y <- data_train[[target_feature]] 
    return(model_boosted) 

} 

yukarıdaki yöntemle geri modeli objesi çizilebilir: Örneğin

tree_model$call$x <- data_train[, -target_index] 
tree_model$call$y <- data_train[[target_feature]] 

, burada ve sonuçları çizmek mümkün hala keyfi veri ve bir hedef özelliği geçen ve için bir yöntemdir normal olarak.

model <- boosted_trees(data_train, 'my_target', 10) 
plot(model)